متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Machine learning Interview
الذهاب إلى القناة على Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning Interview
تُعد قناة Machine learning Interview (@machinelearning_interview) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 30 045 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 579 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 21 921 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 30 045 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 13 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 40، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 21.14%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.35% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 6 350 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 208 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 40.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 14 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
30 045
المشتركون
+824 ساعات
-77 أيام
+4030 أيام
أرشيف المشاركات
+2
🌟 Machine Learning from Scratch — полезный учебник по основам ML
Здесь разбираются основные концепции ML, такие как деревья решений, классификаторы (типо наивного байесовского), линейная/логистическая регрессия и много других важных понятий ML
🟡 Machine Learning from Scratch
@machinelearning_interview
🚀Исчерпывающий starter pack для начала карьеры в ML и Data Science от Университета ИТМО и karpov.courses.
Курс "ML engineering: от базы до AI-продукта" составлен таким образом, чтобы любой желающий без опыта в машинном обучении смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Чтобы погрузиться в сферу машинного обучения и оценить перспективы в этой области, приглашаем на вебинар “Топ навыков инженера машинного обучения”, который пройдет 7 августа в 19:00 (мск).
Присоединиться к вебинару можно зарегистрировавшись по ссылке
На вебинаре вы:
•Узнаете, какие навыки важны для ML-инженера, и разберите задачи на реальных кейсах.
•Оцените свои перспективы в этой сфере.
•Познакомитесь с совместным курсом от Университета ИТМО и karpov.courses.
Кстати, ИТМО – единственный российский вуз в мировом топ-100 по искусственному интеллекту по результатам международного рейтинга QS World University, а karpov.courses - одна из ведущих профильных онлайн-школ по Data Science
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547
⚡️ Огромная коллекция разборов задач с собеседований по различным языкам программирования.
@frontendbooksit
+2
📌Подборка ресурсов для подготовки к собеседованию по ML
Здесь собрана масса полезных ссылок, которые помогут подготовиться ко всем нужным темам, таким как логистическая/линейная регрессия, SVM, метод k-ближайших соседей, работа с временными рядами, обучение без учителя, построение рекомендательных систем, и ко многим другим темам.
Уверен, будет полезно и каждый найдёт здесь нужную для себя информацию
🟡 Machine Learning interview resources
@machinelearning_interview
Заканчивается приём научных работ по искусственному интеллекту и машинному обучению для публикации в рамках конференции AI Journey. За лучшую статью предусмотрена награда – 1 миллион рублей.
Выдающиеся исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления», а также в его англоязычной версии Doklady Mathematics. Этот научный журнал издаётся в рамках международной конференции AI Journey и доступен на крупнейших мировых электронных библиотечных платформах, индексируясь в ведущих библиографических базах данных научного цитирования.
Заявки на участие в конкурсе принимаются до 20 августа. Статьи должны быть оформлены в соответствии с установленными правилами и написаны на русском или английском языках, при этом должны содержать ранее не опубликованные данные. Экспертная комиссия примет решение о публикации и определит победителя.
Не упустите шанс представить свои исследования на AI Journey 2024 и получить приз в размере одного миллиона рублей! Ознакомьтесь с правилами и подайте свою статью на сайте AI Journey.
+2
🌟 Открытый курс по ML и Deep Learning с pdf и Jupyter Notebook'ами
Этот курс знакомит с концепциями и практиками Deep Learning и смежных областей; курс состоит из 3 частей.
В 1 части даётся краткое введение в классическое машинное обучение и рассматриваются некоторые ключевые понятия, необходимые для понимания глубокого обучения.
Во 2 части обсуждается, чем глубокое обучение отличается от классического машинного обучения, и объяется, почему оно эффективно при решении сложных задач, таких как обработка изображений и естественного языка.
Ну а в 3 части большое внимание отводится применению Deep Learning.
🟡 Fundamentals of ML, Deep Learning, and AI
@machinelearning_interview
🚀Исчерпывающий starter pack для начала карьеры в ML и Data Science от Университета ИТМО и karpov.courses.
Курс "ML engineering: от базы до AI-продукта" составлен таким образом, чтобы любой желающий без опыта в машинном обучении смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей.
Чтобы погрузиться в сферу машинного обучения и оценить перспективы в этой области, приглашаем на вебинар “Топ навыков инженера машинного обучения”, который пройдет 7 августа в 19:00 (мск).
Присоединиться к вебинару можно зарегистрировавшись по ссылке
На вебинаре вы:
•Узнаете, какие навыки важны для ML-инженера, и разберите задачи на реальных кейсах.
•Оцените свои перспективы в этой сфере.
•Познакомитесь с совместным курсом от Университета ИТМО и karpov.courses.
Кстати, ИТМО – единственный российский вуз в мировом топ-100 по искусственному интеллекту по результатам международного рейтинга QS World University, а karpov.courses - одна из ведущих профильных онлайн-школ по Data Science
Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547
📌YandexART: инструмент для реставрации старых видеоматериалов
Картиночная нейросеть Яндекса теперь способна:
— восстанавливать детали на размытых и нечётких кадрах.
— улучшать качество изображения путём повышения разрешения и резкости.
Ключевой особенностью нейросети является её способность сохранять историческую достоверность, предотвращая генерацию несуществующих деталей благодаря поэтапному обучению на материалах низкого качества.
Эта технология позволит взглянуть на исторические события прошлого века в новом качестве и помочь в исследованиях и сохранении культурного наследия. YandexART уже продемонстрировала свои возможности, восстановив видеохронику для документального сериала «Игры» об Олимпиаде-80.
@machinelearning_interview
+3
🔥 Если хотите глубже погрузиться в мир LLM, вам понравится этот бесплатный курс!
Лекции охватывают промт-инжиниринг, файнтюнинг (зачем и как его делать?), RAG (как обучить ChatGPT нужным данным без файнтюна) и оценку LLM-моделей.
Курс полностью открытый: все лекции ведут опытные практики, Anthropic, Mistral и других компаний на передовой ИИ.
Включены текстовые саммари, презентации, код и полезные ссылки. Требования минимальны: базовые знания о LLM и понимание некоторых терминов.
📌 Курс
@machinelearning_interview
Бесплатный однодневный интенсив по искусственному интеллекту!
За 1 день научим тебя писать нейронные сети. Напишешь 9 нейронок с нуля, без опыта программирования!
На интенсиве ты создашь:
- 3 нейронки из области компьютерного зрения
- 3 нейронки по распознаванию и обработке текста
- 3 нейронки по сегментации, временным рядам и аудио
Регистрируйся прямо сейчас, исследуй футуристичный мир нейросетей с нами!
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KKXem
+2
📌Введение в Deep Learning
Здесь можно найти ответы на многие свои вопросы по ML и Deep Learning;
тут на примерах объясняются самые важные концепции: от построения своей нейросети и перечисления необходимых фреймворков до сравнения разных архитектур и настройки гиперпараметров
Можно использовать как один из материалов для подготовки к собеседованию
🟡 Introduction to Deep Learning
@machinelearning_interview
Как писать поддерживаемый, воспроизводимый и повторно используемый код в ML/DS?
🔹Расскажем на открытом уроке «Рефакторинг ML-проекта с точки зрения продуктового кода» что такое хороший код и как его писать, и почему Jupyter мешает нам это делать
✅ Практика: Декомпозиция ML/DS-кода, работа с окружением, управление зависимостями
Урок приурочен курсу «MLOps» от Otus.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/hxzB/?erid=LjN8KHVhP
+1
🌟 Линейная алгебра для Data Science — мощный учебник от Wanmo Kang и Kyunghyun Cho
Последние несколько лет два этих профессора обсуждали, как преподавать линейную алгебру в эпоху Data Science и искусственного интеллекта. В ходе этих обсуждений и родился этот учебник, который освещает самые важные и востребованные темы линейной алгебры.
Вот некоторые темы учебника для полного представления:
— Векторные пространства
— Ортогональность и проекции
— Сингулярное разложение
— SVD на практике
— Положительно определенные матрицы
— Собственные значения и собственные вектора
— Важные теоремы в линейной алгебре
🟡 Linear Algebra for Data Science, pdf
@machinelearning_interview
Соберём ансамбль — вместе веселее!
Приглашаем на открытый урок, где вы узнаете как усилить свои модели объединяя их сильные стороны.
🔹Расскажем в чем заключается "сила толпы" и когда оправдано ее использование
🔹Покажем методы объединения моделей в ансамбли, которые помогут добиться лучших результатов без существенного усложнения моделей
✅ Практика: Вместе построим ансамбль моделей для задачи классификации.
Урок приурочен курсу «Machine Learning» от Otus. По окончанию обучение получите диплом государственного образца.
👉 Регистрация и подробности:
https://otus.pw/ORU1/?erid=LjN8K54oX
+2
🌟 Подборка библиотек Python и разных компонентов для удобной работы в Jupyter Notebook
Держите массу полезных ссылок на компонентны, расширения и библиотеки Python для более удобной работы в Jupyter Notebook.
В частности, для удобного построения графиков и визуализации, для совместной работы, для интеграции с другими приложениями
Есть даже jut для отображения Notebook'а в терминале
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
🔥Слышали о модели BERT, но не знаете, как ее использовать? Хотите глубже погрузиться в область NLP и понять, что делает ChatGPT таким умным?
Представьте, что вы знаете, как дообучать предобученные трансформерные модели и эффективно решать самые разные NLP-задачи. Вы уверенно используете BERT на практике и понимаете, как эта модель совершила революцию в мире Natural Language Processing.
⚡Присоединяйтесь к открытому вебинару 29 июля в 18:00 мск и сделайте этот прыжок в будущее!
Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.
👉Регистрация - вступительный тест https://otus.pw/ztVx/?erid=LjN8KCWbN
Вебинар приурочен к старту курса Natural Language Processing (NLP), обучение на котором позволяет освоить различные языковые модели и создать собственный телеграм-бот.На курсе изучаются современные подходы и модели, которые на данный момент являются стандартом в области.
+2
🌟 15+ реальных ML проектов — подборка Jupyter Notebook'ов
Здесь собраны блокноты с полностью реализованными ML проектами, включая:
— спам-фильтр для сообщений
— анализ эмоциональной составляющей текста
— рекомендательная система
— распознавание дорожных знаков
Самое то, чтобы прокачать свои ML-скиллы
🖥 GitHub
@machinelearning_interview
Открыта регистрация на онлайн-трансляцию лекций Летней школы машинного обучения Сколтеха.
SMILES-2024 — 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, посвященный современным статистическим методам машинного обучения. Темы этого года: большие языковые модели, мультимодальные подходы, мультиагентные системы, генеративные подходы, методы самообучения.
Генеральный партнер школы — Лаборатория искусственного интеллекта и Центр робототехники Сбербанка, золотой партнер — Альфа-Банк. Информационную поддержку оказывает Национальный проект «Цифровая экономика».
Подробности и регистрация — здесь.
Реклама. СКОЛКОВСКИЙ ИНСТИТУТ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ, СКОЛТЕХ. ИНН 5032998454.
+3
⚡️ Основные концепции ML
Отличная серия небольших видео по ML + основная теория в одном месте.
Поможет освежить основные темы ML такие как:
— разные функции активации: сигмоида, tanh, ReLU, Leaky ReLU, ELU
— подготовка данных, очистка от шума и выбросов
— нейросети и случайный лес
— диагностика переобучения и других проблем
— и многие другие темы
Уверен, будет полезно для подготовки к собеседованию
🟡 Основные концепции ML
🟡 Плейлист YouTube
@machinelearning_interview
🏆 Ozon Tech запускает E-CUP — масштабное соревнование для ML-разработчиков в сфере e-com! Реши реальную бизнес-задачу и поборись за призовой фонд в 1 200 000 рублей!
Смотри подробности и регистрируйся до 18 августа
Приглашаем специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков. Твои суперсилы:
🔸 гуру машинного обучения и работы с ML-фреймворками;
🔸 мастер ETL-процессов, SQL, Spark и подобных систем;
🔸 ас в компьютерном зрении.
Решай задачи в стиле команды Ozon Tech — минимум ручных действий, максимум автоматизации. Everything as code! Эксперты хакатона расскажут, как максимально эффективно применять этот подход в своей работе.
🚀 На выбор — одна из задач, основанных на реальных бизнес-кейсах Ozon Tech:
1️⃣ Создать ML-модель для улучшения пользовательского опыта клиентов, которая с помощью названий, атрибутов и картинок определит, одинаковые ли товары на изображении.
2️⃣ Разработать алгоритм для модерации карточек товаров с признаками нарушений правил площадки. Модель должна распознавать сигарету на любых изображениях: от фотографий до аниме-фреймов.
Ключевые этапы E-CUP:
🔹 1 июля — старт регистрации
🔹 19 августа — публикация задач
🔹 8 сентября — окончание приёма решений
🔹 13 сентября — оглашение победителей
Призовой фонд — 1 200 000 рублей. Зарегистрируйся и узнай первым про секретный подарок от команды Ozon Tech, который поможет лучшим участникам прокачать навыки и построить карьеру в e-com-бигтехе!
Решай задачи в нашем стиле! Не пропусти грандиозное ML-соревнование — присоединяйся к E-CUP
